Este estudio tiene como objetivo introducir un enfoque novedoso para predecir el índice de confianza del consumidor de China (CCI), un indicador económico clave que refleja la confianza de los consumidores en las condiciones económicas actuales y futuras. Si bien los modelos estadísticos tradicionales y los indicadores económicos son las herramientas principales para pronosticar el CCI, su dependencia de suposiciones lineales limita su capacidad para capturar las relaciones complejas y dinámicas inherentes a los sistemas económicos. En respuesta, este estudio propone un método de dos pasos que integra el análisis de redes sociales (SNA) y el aprendizaje automático (ML) para mejorar la precisión de las predicciones al tener en cuenta las interacciones no lineales y las interdependencias sistémicas que impulsan la confianza del consumidor. El uso de SNA permite identificar variables críticas y sus roles interconectados en la formación del sentimiento del consumidor, mientras que los modelos de ML, específicamente el árbol de decisión de refuerzo de gradiente (GBDT), aprovechan estas relaciones para proporcionar predicciones más precisas. Utilizando datos mensuales desde 1999 hasta 2023, el enfoque combinado de SNA y GBDT mejora significativamente la precisión de las previsiones del CCI, particularmente durante períodos de alta volatilidad. Los resultados de este estudio tienen un valor sustancial para los responsables de políticas, analistas de mercado y economistas, ya que ofrecen un marco orientado a sistemas para la previsión económica. Al demostrar la efectividad de combinar SNA con tecnologías de ML, esta investigación no solo avanza el conjunto de herramientas metodológicas para la previsión económica, sino que también proporciona una nueva perspectiva a través de la cual se puede entender y gestionar mejor la naturaleza compleja y adaptativa de los sistemas económicos. Este enfoque integrado allana el camino para futuros desarrollos en modelos de previsión que reflejen más precisamente las dinámicas en evolución de la confianza del consumidor en un entorno económico en rápida transformación.